“白思渊，我告诉你，我呀，很难喜欢上别人，所以一遇到喜欢的人，就像一个久贫乍富的暴发户一样喜形于色，明知道财不可外露，情不该尽吐，可我也总是兜不住，说到底，还不是因为太喜欢你。” 　　土拨鼠拨土小说为转载作品，章节由网友发布

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在《论自然与语言》一书中，乔姆斯基详细论述了他对语言、心智和脑三者之间关系的思考，将当前的语言学研究和新兴的脑科学融合在一起。该书开篇是编者亚德里安娜·贝勒提和路吉·瑞兹所作的浅显易懂的介绍。接着是乔姆斯基撰写的有关上述主题的一些文章，在一次深入的访谈中，乔姆斯基对近来的理论作了最为清晰和雅致的介绍。这使得他的最简方案能为所有人理解。本书最后一章阐述知识分子在社会和政府的作用。《论自然和语言》是语言学发展历史上的重要里程碑。该书应为理论语言学、神经语言学、认知科学、政治学以及对乔姆斯思想发展感兴趣的所有学者和研究者所欢迎。

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本书的主要目的是对自然语言理解领

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自然语言处理是人工智能的重要方向之一，被誉为人工智能皇冠上的"明珠”。它融合了语言学、计算 机科学、机器学习等多学科内容。本书主要包含基础技术、核心技术以及模型分析三个部分。基础技术部分 主要介绍自然语言处理的基础任务和底层技术，包含词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型； 核心技术部分主要介绍自然语言处理应用任务和相关技术，主要包括信息抽取、机器翻译、情感分析、智能 问答、文本摘要、知识图谱；模型分析部分主要介绍基于机器学习的自然语言处理模型的稳健性和可解释性 问题。

本书是介绍自然语言处理（NLP）和深度学习的实战书。NLP已成为深度学习的核心应用领域，而深度学习是NLP研究和应用中的必要工具。本书分为3部分：第一部分介绍NLP基础，包括分词、TF-IDF向量化以及从词频向量到语义向量的转换；第二部分讲述深度学习，包含神经网络、词向量、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络、序列到序列建模和注意力机制等基本的深度学习模型和方法；第三部分介绍实战方面的内容，包括信息提取、问答系统、人机对话等真实世界系统的模型构建、性能挑战以及应对方法。 本书面向中高级Python开发人员，兼具基础理论与编程实战，是现代NLP领域从业者的实用参考书。

《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》全面介绍了统计自然语言处理的基本概念、理论方法和最新研究进展，内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用、语言模型、隐马尔可夫模型、语料库技术、汉语自动分词与词性标注、句法分析、词义消歧、篇章分析、统计机器翻译、语音翻译、文本分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语信息处理与人机对话系统等，既有对基础知识和理论模型的介绍，也有对相关问题的研究背景、实现方法和技术现状的详细阐述。 《中文信息处理丛书：统计自然语言处理（第2版）》可作为高等院校计算机、信息技术等相关专业的高年级本科生或研究生的教材或参考书，也可供从事自然语言处理、数据挖掘和人工智能等研究的相关人员参考。

《自然语言处理导论》主要介绍自然语言处理理论与技术，旨在让更多人了解和学习自然语言处理技术，让人工智能更好地为我们服务。 《自然语言处理导论》共16章，包括自然语言理解基础和具体任务探索两部分，主要讲述了自然语言处理文本表示、分析、挖掘、推理等方面的相关概念、方法、技术和近期研究进展；详细介绍了文本分类、情感计算、知识抽取等基础方法；全面讲述了自动文摘、问答系统、机器翻译、社会计算、内容生成和跨模态计算等具体任务；最后讨论了深度学习前沿问题。 《自然语言处理导论》致力于帮助高等院校计算机相关专业学生牢固掌握自然语言处理的基本理论与技术，掌握如何分析文本信息、解决问题、完成相关研究的方法，以及了解自然语言处理的典型应用场景。